Renforcer les défenses cyber avec la technologie TSTEM

Dans le monde numérique d’aujourd’hui, les entreprises et les organisations font face à un risque croissant d'attaques cybernétiques. L'Intelligence sur les menaces cybernétiques (CTI) aide à se protéger contre ces menaces en rassemblant des infos sur les dangers potentiels. Ces infos viennent de diverses sources, comme les réseaux sociaux, les blogs et les sites web. Mais collecter ces infos peut être difficile pour beaucoup d'organisations.

#Le besoin d'une intelligence sur les menaces cybernétiques efficace

Avec de plus en plus de domaines de nos vies connectés à internet, les chances de menaces cybernétiques augmentent. Même si la technologie peut améliorer l’efficacité et la communication, elle crée aussi plus de points d'entrée pour les attaquants. Des attaques cybernétiques très médiatisées, comme celles sur Colonial Pipeline et Stuxnet, ont mis en lumière l'importance de défenses solides dans les systèmes numériques.

Les organisations ont besoin de CTI exploitables pour être mieux préparées. La CTI exploitable consiste en des infos pertinentes qui peuvent être utilisées pour identifier et répondre aux menaces potentielles. Mais beaucoup d'organisations ont du mal à collecter ces infos efficacement.

#Défis dans la collecte de l'intelligence sur les menaces cybernétiques

1. Goulots d'étranglement techniques : Rassembler des CTI nécessite plusieurs outils et technologies. Cependant, beaucoup d'organisations n'ont pas les ressources et l'expertise pour les utiliser efficacement.

2. Outils limités : Les outils existants pour rassembler des CTI reposent souvent sur des méthodes dépassées et des algorithmes basiques. Cette limitation peut rendre difficile la collecte d'infos précises.

3. Qualité des données : Les organisations doivent trier d'énormes quantités de données pour trouver des infos pertinentes. Ce processus peut être chronophage et peut mener à négliger des menaces critiques.

4. Problèmes de transparence : Beaucoup d'organisations dépendent de fournisseurs tiers pour la Collecte de données, ce qui entraîne un manque de transparence. Ces fournisseurs peuvent ne pas fournir d'infos claires sur la source ou la fiabilité des données qu’ils donnent.

#La plateforme TSTEM

Pour répondre à ces défis, nous avons développé TSTEM, une plateforme qui collecte et analyse des informations sur les menaces cybernétiques provenant de diverses sources. TSTEM automatise le processus, le rendant plus efficace et performant.

#Caractéristiques clés de TSTEM

• Crawlers personnalisés : TSTEM utilise des crawlers web spécialisés conçus pour rechercher des sites spécifiques pour des infos pertinentes. Cette approche se concentre sur la collecte des données les plus utiles tout en évitant les infos non pertinentes.

• Collecte de données En temps réel : La plateforme fonctionne en temps réel, ce qui lui permet de rassembler des infos à mesure que les événements se déroulent. En collectant des données en continu, les organisations peuvent répondre plus rapidement aux menaces émergentes.

• Apprentissage automatique et IA : TSTEM utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de la collecte et de l'analyse des données. Ces technologies aident la plateforme à donner du sens à de grands volumes d'infos.

• Infrastructure en tant que code : TSTEM utilise un concept appelé Infrastructure as Code (IaC). Cette approche permet de configurer et de maintenir la plateforme plus facilement, car tous les composants sont définis dans le code.

#Comment TSTEM fonctionne

TSTEM se compose de plusieurs composants interconnectés qui travaillent ensemble pour rassembler, analyser et présenter des informations sur les menaces cybernétiques.

#Collecte de données

La première étape du processus est la collecte de données provenant de différentes sources, y compris les réseaux sociaux, les sites web et les blogs. TSTEM utilise une combinaison de crawlers web et d'APIs pour accéder à ces infos.

1. Twitter : Twitter est une source importante de CTI. TSTEM utilise l’API Twitter pour extraire des tweets contenant des Indicateurs de compromission potentiels (IOCs) - des signes spécifiques de menaces de sécurité possibles.

2. Web clair et dark web : TSTEM collecte aussi des données à la fois du web clair et du dark web. Le web clair regroupe des sites web ordinaires, tandis que le dark web héberge des sites cachés qui peuvent contenir des infos précieuses sur les menaces.

#Traitement et analyse

Une fois les données collectées, TSTEM les traite à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Ce traitement comprend plusieurs étapes :

1. Vérification de la pertinence : La plateforme analyse d'abord les données pour déterminer si elles sont pertinentes. Cette phase aide à filtrer les infos inutiles.

2. Extraction d'IOCs : Lorsque le système identifie des données pertinentes, il extrait les IOCs. Cette étape est cruciale pour identifier les menaces potentielles et organiser les infos efficacement.

3. Classification : Les données sont ensuite classées en catégories, aidant les analystes de sécurité à comprendre la nature des menaces et comment y répondre.

#Visualisation et reporting

TSTEM fournit des rapports visuels pour aider les utilisateurs à interpréter les infos. Les tableaux de bord résument les données et montrent les tendances dans le temps, facilitant l'identification des menaces émergentes.

#Avantages de TSTEM

La plateforme TSTEM offre plusieurs avantages pour les organisations cherchant à améliorer leurs capacités d'intelligence sur les menaces cybernétiques.

#Efficacité

En automatisant le processus de collecte et d'analyse de données, TSTEM fait gagner du temps et des ressources. Les organisations peuvent se concentrer sur la réponse aux menaces plutôt que de passer des heures à collecter des infos.

#Précision améliorée

Avec l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique avancés, TSTEM améliore la précision de la détection des menaces. La plateforme filtre les données non pertinentes, s'assurant que seules les infos les plus pertinentes sont présentées aux utilisateurs.

#Meilleure prise de décision

Avec des données en temps réel et des visualisations claires, les analystes de sécurité peuvent prendre des décisions éclairées rapidement. Cette capacité est essentielle pour traiter efficacement les menaces cybernétiques.

#Scalabilité

L'architecture de TSTEM permet une mise à l'échelle facile. À mesure que les organisations grandissent et que le volume de données augmente, TSTEM peut s'étendre pour gérer des sources d'informations supplémentaires sans compromettre la performance.

#Conclusion

La plateforme TSTEM représente une avancée significative dans le domaine de l'intelligence sur les menaces cybernétiques. En automatisant la collecte et l'analyse de données, elle permet aux organisations de répondre rapidement aux menaces potentielles. Avec son accent sur les infos en temps réel, l'efficacité et la précision, TSTEM aide les organisations à mieux naviguer dans les complexités du paysage numérique.

Alors que les menaces cybernétiques continuent d'évoluer et de se multiplier, des outils comme TSTEM joueront un rôle crucial dans la protection des infrastructures numériques. En exploitant la puissance des technologies avancées, les organisations peuvent renforcer leurs défenses et se protéger contre des attaques potentielles.